Первый способ, при котором обращение остается на первой линии, а на вторую назначается задание, может быть менее эффективным из-за нескольких факторов. Возникает риск потери важной информации между основным обращением и заданиями, усложняется отслеживание полного статуса решения инцидента, так как информация рассредоточена между основной записью и заданиями. Кроме того, ответственность за решение может быть нечетко распределена, что может приводить к замедлению процесса решения проблемы. Этот метод требует более сложной координации при работе со сложными инцидентами, требующими участия нескольких групп.

Традиционный KPI, основанный на соблюдении сроков устранения инцидентов, имеет существенный недостаток: он не мотивирует на оперативное восстановление сервисов. Поскольку оценка считается успешной, если инцидент устранен до максимального времени восстановления (Tmax), это создает ситуацию, когда исполнители могут откладывать решение до последнего момента. При этом даже при полном соблюдении сроков бизнес может понести значительные убытки из-за длительных простоев, которые формально находятся в рамках норматива.

Проблему карьерного роста можно решить, создав параллельные карьерные треки: технический и менеджерский. В техническом треке продвижение может основываться на экспертных способностях, влиянии на качество кода, наставничестве и способности решать сложные технические проблемы, а не на управленческих обязанностях. Введение ступеней вроде Senior Developer, Staff Engineer, Principal Engineer позволяет признавать техническую экспертизу без необходимости перехода к управлению людьми. Также важно создавать возможности для неформального лидерства, где влияние определяется компетентностью и мудростью принятия решений, а не должностными полномочиями.

При совмещении этих ролей может возникнуть конфликт приоритетов, так как менеджер будет вынужден переключаться между оперативным решением текущих инцидентов и глубоким анализом их корневых причин. Это может привести к задержкам как в восстановлении сервисов, так и в предотвращении повторных инцидентов. Также возможно снижение качества анализа проблем из-за недостатка времени и необходимость постоянного переключения контекста, что может вызвать усталость и ошибки.

Учет функционального влияния элементов друг на друга важен для понимания того, как изменения в одном компоненте ИТ-системы могут повлиять на другие компоненты и конечные услуги. Это позволяет предотвращать неожиданные сбои, прогнозировать последствия изменений и поддерживать стабильность предоставляемых сервисов. Ресурсно-сервисная модель, учитывающая такое влияние, помогает обеспечить более точное управление конфигурациями и своевременно реагировать на изменения в системе.

Эффективность работы практик в ITIL 4 можно оценить через несколько ключевых показателей. Во-первых, через уровень удовлетворенности пользователей, который можно измерять с помощью опросов и других инструментов исследования удовлетворенности. Во-вторых, через время восстановления работоспособности услуг после инцидентов и количество предотвращенных инцидентов благодаря проактивному мониторингу и управлению проблемами. В-третьих, через скорость и качество выполнения запросов на обслуживание и процент автоматизированных решений. Также важны показатели, связанные с коммуникацией между поставщиком услуг и пользователями, так как в ITIL 4 уделяется большое внимание сервисной эмпатии и установлению качественных сервисных отношений. Регулярный анализ деятельности по управлению проблемами может проводиться в рамках ретроспектив спринтов, планирования изменений и встреч с поставщиками, что также помогает оценить и улучшить эффективность практик.

Для построения дерева зависимости ИТ-услуг необходимо выполнить следующие шаги: определить конечную ИТ-услугу, предоставляемую бизнесу, затем выявить все компоненты и подуслуги, необходимые для ее функционирования. Далее для каждого компонента определить его зависимости от других ИТ-услуг, элементов инфраструктуры, персонала и внешних поставщиков. Процесс продолжается рекурсивно до тех пор, пока не будут определены все элементы до самого низкого уровня. Важно фиксировать не только технические, но и организационные зависимости - кто отвечает за каждый элемент, условия SLA, альтернативные варианты. Полученная модель позволяет визуализировать полную цепочку зависимости и определить критические точки, где возможны сбои из-за ограничений внешних поставщиков или ресурсов.

Практическая польза от знания сопряженных метрик состоит в том, что менеджеры могут предварительно оценивать последствия улучшения отдельных показателей, избегая неожиданных негативных эффектов. Это позволяет более гибко управлять процессами, балансируя между конфликтующими метриками, поддерживая их значения в допустимом диапазоне и достигая стабильных хороших результатов в целом, а не гнаться за локальными оптимумами.

Удаленная работа существенно увеличивает запросы в краткосрочной перспективе, как это было в 2020 году (+16%). Это связано с необходимостью адаптации инфраструктуры (настройка удаленного доступа, обеспечение безопасности), а также с ростом числа проблем, возникающих из-за недостатка технических навыков у пользователей. Однако в долгосрочной перспективе, после стабилизации процессов, нагрузка снижается благодаря стандартизации решений и обучению сотрудников.

В этом случае важно провести детальный анализ: возможно, сотрудники фокусируются только на метрике и игнорируют другие важные аспекты работы. Например, если сотрудники быстро закрывают инциденты, но делают это формально, это приведет к снижению качества. Нужно ввести дополнительные метрики, которые фиксируют качество выполнения задач, и провести обучение, чтобы сотрудники понимали, зачем нужны оба параметра.